論文の概要: E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning Made Easy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07595v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 11:04:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:22:35.549075
• Title: E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning Made Easy
• Title（参考訳）: E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning が簡単になった
• Authors: Oliver T. Unke and Hartmut Maennel
• Abstract要約: E3xはユークリッド群$mathrmE(3)$と等価なニューラルネットワークを構築するためのソフトウェアパッケージである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.177173197894437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces E3x, a software package for building neural networks that are equivariant with respect to the Euclidean group $\mathrm{E}(3)$, consisting of translations, rotations, and reflections of three-dimensional space. Compared to ordinary neural networks, $\mathrm{E}(3)$-equivariant models promise benefits whenever input and/or output data are quantities associated with three-dimensional objects. This is because the numeric values of such quantities (e.g. positions) typically depend on the chosen coordinate system. Under transformations of the reference frame, the values change predictably, but the underlying rules can be difficult to learn for ordinary machine learning models. With built-in $\mathrm{E}(3)$-equivariance, neural networks are guaranteed to satisfy the relevant transformation rules exactly, resulting in superior data efficiency and accuracy. The code for E3x is available from https://github.com/google-research/e3x.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ユークリッド群$\mathrm{E}(3)$に対して同値なニューラルネットワークを構築するためのソフトウェアパッケージであるE3xを導入し、三次元空間の変換、回転、反射からなる。 通常のニューラルネットワークと比較して、$\mathrm{E}(3)$-equivariantモデルは、入力および/または出力データが三次元オブジェクトに関連付けられた量であるときに利益を約束する。 これは、そのような量の数値(例えば位置)が選択された座標系に依存するためである。 参照フレームの変換では、値が予測的に変化するが、基礎となるルールを通常の機械学習モデルで学ぶのは困難である。 組み込みの$\mathrm{E}(3)$-equivarianceでは、ニューラルネットワークは関連する変換規則を正確に満たすことが保証され、データ効率と精度が向上する。 E3xのコードはhttps://github.com/google-research/e3xから入手できる。

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